A gépi tanulás alapú rezgésdiagnosztika alkalmazhatóságáról a szerszámkopás előrejelzése érdekében: egy esettanulmány - Székely, László; Ladányi, Ladányi; Zsidai, László; Keresztes, Róbert; Pataki, Tamás; Szabó, István; Schrempf, Norbert; Veres, Antal (Journal of Central European Green Innovation, 2025)
A tanulmány egy gépi tanuláson alapuló megközelítést mutat be a szerszámkopás és a szerszámtörés előrejelzésére, a megmunkálási folyamatok során keletkező rezgésjelek elemzésével. A javasolt módszer a rezgés- és – ahol releváns – akusztikus emissziós (AE) jelek feldolgozásával lehetővé teszi a hibák korai felismerését és a prediktív karbantartás támogatását. A megközelítés hozzájárul a fenntartható gyártáshoz az anyagveszteség csökkentésével, az erőforrás-hatékonyság növelésével és a szerszám élettartamának meghosszabbításával. A kísérleti eredmények igazolják, hogy a rezgésalapú jellemzők alkalmasak a normál és rendellenes szerszámállapotok megkülönböztetésére, ami alátámasztja a mesterséges intelligencia által támogatott diagnosztikai rendszerek alkalmazhatóságát a zöld innováció és az Ipar 4.0 keretrendszerében.
Keywords: rezgésdiagnosztika; prediktív karbantartás; gépi tanulás; fenntartható gyártás